一、需求：

输出数据量较大时，可以使用Hadoop提供的压缩机制对数据进行压缩，减少网络传输带宽和存储的消耗。

• 可以指定对map的输出也就是中间结果进行压缩；
• 可以指定对reduce的输出也就是最终输出进行压缩；
• 可以指定是否压缩以及采用哪种压缩方式；
• 对map输出进行压缩主要是为了减少shuffle过程中网络传输数据量 ；
• 对reduce输出进行压缩主要是减少输出结果占用的HDFS存储。

二、将输出进行压缩

目的：实现WordCount，词频统计结果，以压缩格式输出到HDFS。

2.1 确定map.py

#!/usr/bin/python

import os
import sys
import gzip

def get_file_handler(f):
    file_in = open(f, 'r')
    return file_in

def get_cachefile_handlers(f):
    f_handlers_list = []
    if os.path.isdir(f):
        for fd in os.listdir(f):
            f_handlers_list.append(get_file_handler(f + '/' + fd))
    return f_handlers_list

def read_local_file_func(f):
    word_set = set()
    for cachefile in get_cachefile_handlers(f):
        for line in cachefile:
            word = line.strip()
            word_set.add(word)
    return word_set

def mapper_func(white_list_fd):
    word_set = read_local_file_func(white_list_fd)

    for line in sys.stdin:
        ss = line.strip().split(' ')
        for s in ss:
            word = s.strip()
            #if word != "" and (word in word_set):
            if word !="":
                    print "%s\t%s" % (s, 1)

if __name__ == "__main__":
    module = sys.modules[__name__]
    func = getattr(module, sys.argv[1])
    args = None
    if len(sys.argv) > 1:
        args = sys.argv[2:]
    func(*args)

2.2 red.py

#!/usr/bin/python

import sys

def reduer_func():
    current_word = None
    count_pool = []
    sum = 0

    for line in sys.stdin:
        word, val = line.strip().split('\t')

        if current_word == None:
            current_word = word

        if current_word != word:
            for count in count_pool:
                sum += count
            print "%s\t%s" % (current_word, sum)
            current_word = word
            count_pool = []
            sum = 0

        count_pool.append(int(val))

    for count in count_pool:
        sum += count
    print "%s\t%s" % (current_word, str(sum))

if __name__ == "__main__":
    module = sys.modules[__name__]
    func = getattr(module, sys.argv[1])
    args = None
    if len(sys.argv) > 1:
        args = sys.argv[2:]
    func(*args)

用脚本一键启动map.py 与 red.py。

怎么写脚本？

2.3 run.sh

1. 确定：HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/bin/hadoop"
2. 确定：STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.5.jar"
3. 确定：input 输入文件的路径，"/test/The_Man_of_Property.txt"
4. 确定：output 输出文件的路径，"/output_cachearchive_broadcast"
5. 创建 mapper程序
6. 创建 reduce程序

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/bin/hadoop"
STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.5.jar"

INPUT_FILE_PATH_1="/test/The_Man_of_Property.txt"
OUTPUT_PATH="/output_cachearchive_broadcast"

# 输出文件已存在就删掉，避免因为文件存在导致的运行报错
$HADOOP_CMD fs -rmr -skipTrash $OUTPUT_PATH

# Step 1.
$HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH \
    -input $INPUT_FILE_PATH_1 \
    -output $OUTPUT_PATH \
    -mapper "python map.py mapper_func WH.gz" \
    -reducer "python red.py reduer_func" \
    -jobconf "mapred.reduce.tasks=5" \
    -jobconf "mapred.job.name=cachefile_demo" \
    -jobconf "mapred.compress.map.output=true" \
    -jobconf "mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec" \
    -jobconf "mapred.output.compress=true" \
    -jobconf "mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec" \
    -cacheArchive "hdfs://master:9000/test/white.tar.gz#WH.gz" \
    -file "./map.py" \
    -file "./red.py"

-mapper “python map.py mapper_func WH.gz”
-mapper意思是map函数；
python map.py mapper_func 意思是调用python的map.py程序里的mapper_func函数方法；
后面的WH.gz是一个参数，参数对应的是：-cacheArchive的#WH.gz；
-cacheArchive “hdfs://master:9000/test/white.tar.gz#WH.gz”
WH.gz 就是代表 white.tar.gz
-jobconf：提交作业的一些配置属性
常见配置：
（1）mapred.map.tasks：map task数目
（2）mapred.reduce.tasks：reduce task数目

run.sh 脚本执行完毕，查看结果：hadoop fs -ls /output_cachearchive_broadcast

可以看到输出结果是五个压缩包。看看里面的内容：

1. 用cat方法：hadoop fs -cat /output_cachearchive_broadcast/part-00000.gz | head ，会乱码，查看不了，得换一种。

2. 用text方法：hadoop fs -text /output_cachearchive_broadcast/part-00000.gz | head 可以查看压缩文件内容！！

完成：实现WordCount，词频统计结果，以压缩格式输出到HDFS。

如何对这些压缩文件解压呢?

用脚本一键解压。

三、解压缩文件

3.1 设置脚本

1. 确定：HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/bin/hadoop"
2. 确定：STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.5.jar"
3. 确定：input 压缩文件的路径，"/output_cachearchive_broadcast"
4. 确定：output 输出解压文件的路径，"/output_cat"
5. mapper 为 "cat"
6. -jobconf map red 任务为0

HADOOP_CMD="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/bin/hadoop"
STREAM_JAR_PATH="/usr/local/src/hadoop-2.6.5/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.5.jar"

INPUT_PATH="/output_cachearchive_broadcast"
OUTPUT_PATH="/output_cat"

#$HADOOP_CMD fs -rmr -skipTrash $OUTPUT_PATH

# Step 2.
$HADOOP_CMD jar $STREAM_JAR_PATH \
    -input $INPUT_PATH\
    -output $OUTPUT_PATH\
    -mapper "cat" \
    -jobconf "mapred.reduce.tasks=0"

运行脚本 run.sh

hadoop fs -ls /output_cat
1. 用cat方法：hadoop fs -cat /output_cat/part-00000 | head